LRBFT: Cải tiến giao thức đồng thuận Byzantine fault tolerance thực tế cho các blockchain dựa trên nội suy Lagrange

Peer-to-Peer Networking and Applications - Tập 16 - Trang 690-708 - 2023
Zhen-Fei Wang1, Yong-Wang Ren1, Zhong-Ya Cao1, Li-Ying Zhang1
1School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University, Zhengzhou, China

Tóm tắt

Công nghệ blockchain đã thu hút được sự quan tâm lớn từ xã hội và học thuật kể từ khi Bitcoin ra đời. Tính phi tập trung và khả năng không bị can thiệp của nó có thể áp dụng trong nhiều tình huống rộng hơn, chẳng hạn như Internet of Things, thành phố thông minh và điện toán đám mây. Trong số các thành phần cốt lõi khác nhau, giao thức đồng thuận là trung tâm duy trì hiệu suất, sự ổn định và an ninh của các mạng blockchain. Tuy nhiên, với sự gia tăng của các nút mạng và sự cải thiện của độ phức tạp mạng, những thuộc tính này rất khó đáp ứng đồng thời. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một sự tiến bộ của thuật toán đồng thuận Byzantine thực tế (LRBFT). Thuật toán này sử dụng nội suy Lagrange mà tất cả các bản sao có thể tham gia để tạo ra các hạt giống ngẫu nhiên, sử dụng các hạt giống này để tối ưu hóa quy trình bầu cử tập hợp chính, cải thiện hiệu quả đồng thuận thông qua các nút ủy quyền, và ngăn chặn các hành vi xấu của tập hợp chính thông qua cơ chế giám sát. Việc tạo ra các hạt giống ngẫu nhiên có các đặc điểm của sự tham gia đầy đủ, không thể đoán trước và có thể xác minh. Quy trình bầu cử của tập hợp chính có tính ngẫu nhiên, phân phối đồng đều và được giám sát. Hơn nữa, chúng tôi đã chứng minh tính khả thi của thuật toán đề xuất thông qua phân tích lý thuyết và đánh giá thực nghiệm. Phân tích thực nghiệm cho thấy khi có 70 nút trong giao thức đồng thuận (PBFT) và nếu LRBFT chỉ chọn 7 nút làm nút ủy quyền, thời gian LRBFT đạt được 100 đồng thuận chỉ chiếm 0,83% thời gian của PBFT.

Từ khóa

#công nghệ blockchain #giao thức đồng thuận #nội suy Lagrange #tính toán phân tán #đồng thuận Byzantine

Tài liệu tham khảo

Shao QF, Zhang Z, Zhu YC (2019) Survery of enterprise blockchains. J Softw 30(09):2571–2592 Nakamoto S (2008) Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Decentralized Business Review https://bitcoin.org/bitcoin.pdf. Accessed Aug 2022 Kim HM, Bock GW, Lee G (2021) Predicting ethereum prices with machine learning based on blockchain information. Expert Syst Appl 184. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115480 Liu J, Li WT, Karame GO, Asokan N (2018) Toward fairness of cryptocurrency payments. IEEE Security & Privacy 16(3):81–89 Pan D, Zhao JL, Fan S, Zhang Z (2021) Dividend or no dividend in delegated blockchain governance: a game theoretic analysis. J Syst Sci Syst Eng 30(3):288–306 Hewa T, Ylianttila M, Liyanage M (2021) Survey on blockchain based smart contracts: Applications, opportunities and challenges. J Netw Comput Appl 177. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2020.102857 Banerjee M, Lee J, Choo KKR (2018) A blockchain future for internet of things security: a position paper. Digit Commun Netw 4(3):149–160 Singh SK, Pan Y, Park JH (2021) Ots scheme based secure architecture for energy-efficient iot in edge infrastructure. CMC-Comput Mater Contin 66(3):2905–2922 Majeed U, Khan LU, Yaqoob I, Kazmi SA, Salah K, Hong CS (2021) Blockchain for iot-based smart cities: Recent advances, requirements, and future challenges. J Netw Comput Appl 181. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2021.103007 Wei PC, Wang DH, Zhao Y, Tyagi SKS, Kumar N (2020) Blockchain data-based cloud data integrity protection mechanism. Futur Gener Comput Syst 102:902–911. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.09.028 Lu Y (2019) The blockchain: State-of-the-art and research challenges. J Ind Inf Integr 15:80–90. https://doi.org/10.1016/j.jii.2019.04.002 Yuan Y, Ni XC, Zeng S, Wang F (2018) Blockchain consensus algorithms: the state of the art and future trends. Acta Automatica Sinica 44(11):2011–2022 Malakhov I, Marin A, Rossi S, Smuseva D (2021) On the use of proof-of-work in permissioned blockchains: Security and fairness. IEEE Access 10:1305–1316 Liu Y, Shen ZY, Zhao FY (2021b) Survey of attacks on proof-of-stake consensus mechanism and countermeasures. J Chinese Comp Syst 42(8):1758–1766 Liu W, Li Y, Wang XJ, Peng YF, She W, Tian Z (2021a) A donation tracing blockchain model using improved dpos consensus algorithm. Peer-to-Peer Netw Appl 14(5):2789–2800 Singh SK, Salim MM, Cho M, Cha J, Pan Y, Park JH (2019) Smart contract-based pool hopping attack prevention for blockchain networks. Symmetry 11(7):941 Xiao Y, Zhang N, Lou WJ, Hou YT (2020) A survey of distributed consensus protocols for blockchain networks. IEEE Commun Surv Tutor 22(2):1432–1465 Yang C, Liu MZ, Wang K, Zhao FX, Jiang X (2020) Review on variant consensus algorithms based on pbft. International Conference on Artificial Intelligence and Security, 6th International Conference. Springer, Hohhot, China, pp 37–45 Yang J, Jia Z, Su R, Wu X, Qin J (2022) Improved fault-tolerant consensus based on the pbft algorithm. IEEE Access 10:30274–30283 YU JD, LI J (2022) Improved practical byzantine fault tolerance consensus algorithm based on raft algorithm. J Comp Appl Online First Publish https://doi.org/10.11772/j.issn.1001-9081.2021111996 de Camargo AP (2020) On the numerical stability of newton’s formula for lagrange interpolation. J Comput Appl Math 365:112369. https://doi.org/10.1016/j.cam.2019.112369 Fu X, Wang HM, Shi PC (2021) A survey of blockchain consensus algorithms: mechanism, design and applications. Science China Inf Sci 64(2):1–15 Xia Q, Dou WS, Guo KW, Liang G, Zuo C, Zhang FJ (2021) Survey on consensus protocol. J Softw 32(02):277–299 Miller A, Xia Y, Croman K, Shi E, Song D (2016) The honey badger of bft protocols. In: Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC conference on computer and communications security, Vienna, Austria, pp 31–42 Sun HF, Zhang WF, Wang Xm, Ma Z, Huang LF, Li X (2021) A robust byzantine fault-tolerant consensus algorithm against adaptive attack based on ring signature and threshold signature. Acta Automatica Sinica pp 1–12 Yin MF, Malkhi D, Reiter MK, Gueta GG, Abraham I (2019) Hotstuff: Bft consensus with linearity and responsiveness. In: Proceedings of the 2019 ACM Symposium on Principles of Distributed Computing, pp 347–356 Zhang SJ, Lee JH (2020) Analysis of the main consensus protocols of blockchain. ICT express 6(2):93–97 Chen J, Micali S (2019) Algorand: A secure and efficient distributed ledger. Theoret Comput Sci 777:155–183. https://doi.org/10.1016/j.tcs.2019.02.001 Coelho IM, Coelho VN, Araujo RP, Wang YQ, Rhodes BD (2020) Challenges of pbft-inspired consensus for blockchain and enhancements over neo dbft. Future Internet 12(8):129. https://doi.org/10.3390/fi12080129 Zhan Y, Wang BC, Lu RX, Yu Y (2021) Drbft: Delegated randomization byzantine fault tolerance consensus protocol for blockchains. Inform Sci 559:8–21. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.077 Chen YN, Li M, Zhu XH, Fang K, Ren QS, Guo T, Chen XX, Li C, Zou ZY, Deng YC (2022) An improved algorithm for practical byzantine fault tolerance to large-scale consortium chain. Inform Process Manag 59(2) Yang CN, Wu XT, Lin HY, Kim C (2021) Intragroup and intergroup secret image sharing based on homomorphic lagrange interpolation. J Inform Sec Appl 61 Wang P, Chen WQ, Lin SL, Liu LY, Sun ZW, Zhang FG (2022) Consensus algorithm based on verifiable quantum random numbers. Int J Intell Syst. https://doi.org/10.1002/int.22865